Devstral 2512
нейросеть
Devstral 2512 — открытая модель Mistral AI для агентного программирования: 123 млрд параметров и контекст 256K токенов.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Devstral 2512?
Devstral 2512 — открытая модель Mistral AI, созданная под агентное программирование: плотный трансформер на 123 млрд параметров с окном контекста 256 тысяч токенов, которого хватает, чтобы держать в поле зрения крупный репозиторий целиком, а не отдельные файлы. Модель ориентирована на работу с кодовой базой — поиск нужных фрагментов, правки и проверку результата, — а открытая лицензия снимает вопросы о том, где и как её применять. В BotHub Devstral доступен из России без VPN и зарубежной карты: вы платите рублями по факту за токены, а неизрасходованные токены не сгорают. Рядом в одном окне — более 250 других моделей, между которыми легко переключаться, сравнивая ответы на один и тот же запрос; единый OpenAI-совместимый API позволяет сменить модель в продакшене, не переписывая интеграцию. Переписка шифруется по AES-GCM и не сохраняется, а для команд есть договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Сценарии простые: разобраться в незнакомом проекте, перенести legacy-модуль на новый стек, найти причину плавающего бага, собрать автотесты и подготовить ревью перед релизом.Частые вопросы о Devstral 2512
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Devstral-2512 от Mistral AI — текстовая модель с прицелом на разработку: генерация и рефакторинг кода, разбор ошибок, ревью, объяснение незнакомых модулей. Принимает на вход документы, поддерживает вызов функций, а контекст на 262 144 токена позволяет держать в одном диалоге целую кодовую базу.
Лимит одного ответа — 209 715 токенов, это очень много по меркам текстовых моделей: хватит на объёмный модуль с тестами, развёрнутую документацию или подробный разбор архитектуры. Отдельные части всё же удобнее запрашивать по шагам, тогда результат проще читать и проверять.
Отдельный режим размышлений в наших данных по devstral-2512 не отмечен, поэтому обещать скрытую цепочку рассуждений мы не станем. На практике помогает простой приём: попросите разобрать задачу по шагам, показать план и промежуточные выводы — на сложной логике это заметно помогает.
Да, вызов функций и структурированный вывод JSON поддержаны — модель подходит для агентов, которые читают файлы, вызывают ваши инструменты и возвращают ответ по строгой схеме. Подключение идёт через единый OpenAI-совместимый API BotHub, так что интеграцию не придётся переписывать под другую модель.
Помимо текста модель принимает документы — удобно загрузить спецификацию, лог или техзадание и работать с ними в одном диалоге. Изображения, аудио и видео в наших данных не отмечены; для таких задач в BotHub переключитесь на профильную модель в том же окне.
Язык промтов и ответов в наших данных не зафиксирован, поэтому оценку придумывать не будем — надёжнее проверить на своей задаче за пару запросов. Сам сервис при этом русскоязычный: понятный интерфейс, оплата российскими картами и доступ без VPN и зарубежной карты.